来自休斯顿的高中生埃文（Evan）在微积分题上遇到困难。他在 iPhone 上打开 Answer AI，拍摄大学先修课程数学教科书上的题目照片，让应用处理。几秒后，Answer AI 生成答案并提供逐步解题过程。
一年前，埃文需浏览长篇 YouTube 视频解决作业难题，并聘请每小时收费 60 美元的私人导师。如今，AI 机器人正对传统辅导连锁机构构成威胁，例如拥有 1500 个校区和近 29 万名学生的日本巨头 Kumon。
“家教的小时费用约等于 Answer AI 一整年的订阅费，”埃文表示，“因此我大幅减少了线下家教需求。”
Answer AI 是利用 ChatGPT 等大语言模型帮助学生完成历史论文、物理问题等任务的热门应用之一。据 Data.ai 5月21日数据，美国 App Store 教育类排名前 20 的应用中，有 5 款是 AI 代理，包括 Answer AI。
AI 在教育中的角色与优势
关于 AI 在教育中的角色一直存在争论。AI 家教的优势在于促进课后辅导公平化。Answer AI 创始人周瑞（Ric Zhou）指出，休斯顿每小时 60 美元的家教费已比湾区等富裕地区便宜得多，后者费用可能高出三倍。
作为连续创业者，周瑞认为 AI 能实现个性化教学，这在 20 人的课堂中难以达成。聊天机器人老师能记住学生学习习惯且情绪稳定，可替代富裕家庭的私人教练。休斯顿高中生迈汉表示，使用生成式 AI 学习后，其数学成绩六个月内从 85 分提升至 95 分。
目前 AI 导师主要基于文本交互，但未来将能以优化学生特定学习方式的声音进行交流，风格更具同理心或幽默感。OpenAI GPT-4o 已证明，具备多种情感风格语音回复的 AI 助手触手可及。
当 AI 无助于学习时
公平、AI 驱动的学习愿景尚未完全实现。与其他调用大语言模型（LLM）的应用一样，AI 家教也存在幻觉问题，可能给出错误答案。Answer AI 试图通过检索增强生成（RAG）提高准确性，即用海量习题集微调 LLM，但仍比上一代匹配题库的作业应用犯错更多，因为后者不会尝试回答未知问题。
部分学生意识到 AI 局限性。埃文常将 Answer AI 结果与 ChatGPT 交叉核对，迈汉则在课后小组用其与同伴交流。但这类自主型学生较少，更多同学可能轻易将作业委托给 AI 却一无所获。
教育工作者尚不确定如何应对 AI。美国多个公立学区已禁止在校设备访问 ChatGPT，但学生离校后全面执行禁令极具挑战。
现实中，老师和家长难以阻止孩子使用 AI 学习。仅凭答案难判断学生是否死记硬背，检测 AI 撰写文章的方法也存在严重缺陷。与其完全禁止，不如教育孩子将 AI 视为偶尔犯错的“不完美助手”，这或许更为有效。
中国主导
截至五月，美国最受欢迎的两款 AI 助手均由中国企业所有。成立一年的 Question AI 出自 Zuoyebang（作业帮）创始人之手，该应用过去十年筹集约 30 亿美元股权融资。另一款 Gauth 由字节跳动于 2019 年推出。据 Sensor Tower 数据，Question AI 在美国苹果 App Store 和 Google Play 下载量达 600 万次，Gauth 安装量为其两倍。（两者均由新加坡实体在美发布，这是中国科技公司在西方审视下的常见策略。）
中国作业应用的成功源于瞄准美国市场的共同努力。2021年中国出台规定整顿国内私人辅导行业后，许多服务商转向海外，美国成为首选国际市场。
辅导应用使用相似基础 AI 技术，为外国参与者创造公平竞争环境。它们可通过 AI 研究用户行为克服语言文化障碍。正如 Eugene Wei 分析 TikTok 全球成功时所言：“对文化无知具有显著响应性和准确性的机器学习算法能够穿透这层帷幕。”
依赖同一组大语言模型使学习应用难以仅凭答案质量脱颖而出。老牌玩家如作业帮和 Photomath 可结合生成式 AI 与庞大习题库搜索提高准确性；新进入者需寻找其他差异化途径，如增强个性化功能。
“AI 代理需主动与学生互动并根据个人需求定制回答，”周瑞表示，“原始语言模型并非即插即用的 AI 代理，我们试图通过微调 AI 以更有效地教学来形成差异化。例如，AI 机器人在给出答案后会邀请学生提出后续问题，鼓励深层学习而非简单复制结果。”
更新以纠正指出 AI 可用于检测使用 AI 撰写的文章的文本：它不能。